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1—Uultralytics / yolov5PyTorch 中的 Ultralytics YOLOv5 用于对象检测、实例分割、分类、训练和导出。PythonAGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足58,24917,446——2026-11-01
3—Uultralytics / yolov3YOLOv3、YOLOv3-SPP 和 YOLOv3-tiny 的 PyTorch 实现，用于实时对象检测，包括训练、验证、推理和多格式导出。PythonAGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足10,6313,412——2026-11-01
4—Ccatboost / catboost基于决策树梯度提升的机器学习库，面向排序、分类与回归等任务。C++Apache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足9,1901,353——2026-11-02
5—MMochiDiffusion / MochiDiffusion在 Mac 上原生运行 Stable DiffusionSwiftGPL-3.0 · 需开源衍生作品名次历史不足7,972366——2026-11-02
6—Llikedan / Awesome-CoreML-ModelsCore ML 的最大模型列表（适用于 iOS 11+）PythonMIT · 宽松，可直接商用名次历史不足7,070510——2025-06-17
7—Mmicrosoft / MMdnnMMdnn 是一组帮助用户在不同深度学习框架之间进行互操作的工具。例如。模型转换和可视化。在 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch Onnx 和 CoreML 之间转换模型。PythonMIT · 宽松，可直接商用名次历史不足5,804951——2025-08-07
9—Aapple / coremltoolsCore ML 工具包含用于 Core ML 模型转换、编辑和验证的支持工具。PythonBSD-3-Clause · 宽松，可直接商用名次历史不足5,441871——2026-09-30
10—TTencent / TNNTNN：由腾讯优图实验室和光影实验室开发，面向移动端、桌面端和服务器端的统一深度学习推理框架。 TNN 具有多个突出的特点，包括跨平台能力、高性能、模型压缩和代码修剪。 TNN在ncnn和Rapidnet的基础上，进一步加强了对移动设备的支持和性能优化，同时也借鉴了现有开源成果的良好扩展性和高性能的优势。 TNN已部署在腾讯的多个App中，如手Q、微视、皮图等。欢迎大家踊跃投稿，与我们合作，让TNN成为更好的框架。C++NOASSERTION · 限制商用 / 未知名次历史不足4,664771——2025-05-09
11—PPINTO0309 / PINTO_model_zoo用于存储各种框架之间相互转换的模型的存储库。支持的框架有 TensorFlow、PyTorch、ONNX、OpenVINO、TFJS、TFTRT、TensorFlowLite (Float32/16/INT8)、EdgeTPU、CoreML。PythonMIT · 宽松，可直接商用名次历史不足4,633669——2026-10-24
12—FFluidInference / FluidAudio应用程序中的 Frontier CoreML 音频模型 — 文本转语音、语音转文本、语音活动检测和说话人分类。在 Swift 中，由 SOTA 开源提供支持。SwiftApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足3,252501——2026-11-01
13—Cchristopherkarani / Wax为所有代理提供共享的单文件内存层，Apple Silicon 上的文本、照片和视频上的亚毫秒级 RAG。无需服务器。没有 API。一个文件。纯迅捷SwiftApache-2.0 · 宽松，可直接商用名次历史不足80655——2026-11-02
商用三档依据许可证元数据自动分类；具体义务需结合实际使用方式核对。未知不等于禁止商用。